Littérature scientifique sur le sujet « Recommender System (RS) »
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Articles de revues sur le sujet "Recommender System (RS)"
Walia, Prof Ranjanroop. « Online Recommender System ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VII (30 juillet 2021) : 2569–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36424.
Texte intégralLahlou, Fatima Zahra, Houda Benbrahim et Ismail Kassou. « Review Aware Recommender System ». International Journal of Distributed Artificial Intelligence 10, no 2 (juillet 2018) : 28–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijdai.2018070102.
Texte intégralKumar Sahni, Dheeraj. « Recommender System (RS) : Challenges, Issues & ; Extensions ». Mapana Journal of Sciences 21, no 1 (1 janvier 2022) : 73–92. http://dx.doi.org/10.12723/mjs.60.6.
Texte intégralKang, Li Ting, et Yong Wang. « Seven Factors in Evaluating Recommender System ». Applied Mechanics and Materials 472 (janvier 2014) : 443–49. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.472.443.
Texte intégralBajenaru, Victor, Steven Lavoie, Brett Benyo, Christopher Riker, Mitchell Colby et James Vaccaro. « Recommender System Metaheuristic for Optimizing Decision-Making Computation ». Electronics 12, no 12 (14 juin 2023) : 2661. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12122661.
Texte intégralVaidhehi, V., et R. Suchithra. « A Systematic Review of Recommender Systems in Education ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.4 (25 juin 2018) : 188. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.4.16771.
Texte intégralUsman, Abdulgafar, Abubakar Roko, Aminu B. Muhammad et Abba Almu. « Enhancing Personalized Book Recommender System ». International Journal of Advanced Networking and Applications 14, no 03 (2022) : 5486–92. http://dx.doi.org/10.35444/ijana.2022.14311.
Texte intégralBatra, Priya, Anukriti Singh et T. S. Mahesh. « Efficient Characterization of Quantum Evolutions via a Recommender System ». Quantum 5 (6 décembre 2021) : 598. http://dx.doi.org/10.22331/q-2021-12-06-598.
Texte intégralYadav, Dharminder, Himani Maheshwari et Umesh Chandra. « An Approach Towards Hotel Recommender System ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, no 6 (1 juin 2020) : 2605–12. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.8936.
Texte intégralNugroho, Arseto Satriyo, Igi Ardiyanto et Teguh Bharata Adji. « User Curiosity Factor in Determining Serendipity of Recommender System ». IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) 5, no 3 (30 septembre 2021) : 75. http://dx.doi.org/10.22146/ijitee.67553.
Texte intégralThèses sur le sujet "Recommender System (RS)"
Sima, Xingyu. « La gestion des connaissances dans les petites et moyennes entreprises : un cadre adapté et complet ». Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSEP047.
Texte intégralKnowledge is vital for organizations, particularly in today’s Industry 4.0 context. Knowledge Management (KM) plays a critical role in an organization's success. Although KM has been relatively well-studied in large organizations, Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) receive less attention. SMEs face unique challenges in KM, requiring a tailored KM framework. Our study aims to define a framework addressing their challenges while leveraging their inherent strengths. This thesis presents a dedicated and comprehensive SME KM framework, offering dedicated solutions from knowledge acquisition and representation to exploitation: (1) a dedicated knowledge acquisition process based on the Scrum framework, an agile methodology, (2) a dedicated knowledge representation model based on semi-structured KG, and (3) a dedicated knowledge exploitation process based on knowledge-relatedness RS. This research was conducted in collaboration with Axsens-bte, an SME specializing in consultancy and training. The partnership with Axsens-bte has provided invaluable insights and practical experiences, contributing to developing the proposed KM framework and highlighting its relevance and applicability in real-world SME contexts
Chapitres de livres sur le sujet "Recommender System (RS)"
Zeng, Wanling, Yang Du, Dingqian Zhang, Zhili Ye et Zhumei Dou. « TUP-RS : Temporal User Profile Based Recommender System ». Dans Artificial Intelligence and Soft Computing, 463–74. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-91262-2_42.
Texte intégralMagrani, Eduardo, et Paula Guedes Fernandes da Silva. « The Ethical and Legal Challenges of Recommender Systems Driven by Artificial Intelligence ». Dans Multidisciplinary Perspectives on Artificial Intelligence and the Law, 141–68. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-41264-6_8.
Texte intégralDhabliya, Dharmesh, Kshipra Jain, Manju Bargavi, Deepak, Anishkumar Dhablia, Jambi Ratna Raja Kumar, Ankur Gupta et Sabyasachi Pramanik. « Item Selection Using K-Means and Cosine Similarity ». Dans AI-Driven Marketing Research and Data Analytics, 228–44. IGI Global, 2024. http://dx.doi.org/10.4018/979-8-3693-2165-2.ch013.
Texte intégralVaraprasad Rao M et Vishnu Murthy G. « DSS for Web Mining Using Recommendation System ». Dans Advances in Data Mining and Database Management, 22–34. IGI Global, 2017. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-1877-8.ch003.
Texte intégralShelke, P. M., Suruchi Dedgaonkar et R. N. Bhimanpallewar. « Powering User Interface Design of Tourism Recommendation System with AI and ML ». Dans Artificial Intelligence, Machine Learning and User Interface Design, 108–35. BENTHAM SCIENCE PUBLISHERS, 2024. http://dx.doi.org/10.2174/9789815179606124010008.
Texte intégralKumar, Sumit, Dr Vishal Shrivastava et Dr Vibhakar Pathak. « A BRIEF OVERVIEW ON SENTIMENT ANALYSIS BASED RECOMMENDATION SYSTEM ». Dans Futuristic Trends in Computing Technologies and Data Sciences Volume 3 Book 4, 83–94. Iterative International Publishers, Selfypage Developers Pvt Ltd, 2024. http://dx.doi.org/10.58532/v3bict4p2ch1.
Texte intégralSielis, George A., Aimilia Tzanavari et George A. Papadopoulos. « Recommender Systems Review of Types, Techniques, and Applications ». Dans Encyclopedia of Information Science and Technology, Third Edition, 7260–70. IGI Global, 2015. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-5888-2.ch714.
Texte intégralSoliman, Khaled, Mahmood A. Mahmood, Ahmed El Azab et Hesham Ahmed Hefny. « A Survey of Recommender Systems and Geographical Recommendation Techniques ». Dans GIS Applications in the Tourism and Hospitality Industry, 249–74. IGI Global, 2018. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-5088-4.ch011.
Texte intégralKarthick, G. S., et M. Sridhar. « Intelligent Healthcare Recommender Systems for Advanced Healthcare Informatics ». Dans Advances in Healthcare Information Systems and Administration, 1–24. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-8913-0.ch001.
Texte intégralRicci, Francesco, Quang Nhat Nguyen et Olga Averjanova. « Exploiting a Map-Based Interface in Conversational Recommender Systems for Mobile Travelers ». Dans Tourism Informatics, 73–93. IGI Global, 2010. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60566-818-5.ch005.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Recommender System (RS)"
Lu, Kezhi, Qian Zhang, Guangquan Zhang et Jie Lu. « BERT-RS : A neural personalized recommender system with BERT ». Dans Conference on Machine learning, Multi Agent and Cyber Physical Systems (FLINS 2022). WORLD SCIENTIFIC, 2023. http://dx.doi.org/10.1142/9789811269264_0046.
Texte intégralZheng, Yong, Markus Zanker, Li Chen et Panagiotis Symeonidis. « Session details : Theme : System software and security : RS - recommender systems track ». Dans SAC '22 : The 37th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3535442.
Texte intégralLaskoski, Felipe F., et Alfredo Goldman. « CienTec Guide : Application and Online Evaluation of a Context-Based Recommender System in Cultural Heritage ». Dans Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2022. http://dx.doi.org/10.5753/sbsi_estendido.2022.222608.
Texte intégral« Session details : Theme : System software and security : RS - Recommender systems : Theory and applications track ». Dans the 34th ACM/SIGAPP Symposium, sous la direction de Markus Zanker, Li Chen, Panagiotis Symeonidis et Yong Zheng. New York, New York, USA : ACM Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3297280.3329387.
Texte intégral« Session details : Theme : System software and security : RS - Recommender systems : Theory and applications track ». Dans SAC '19 : The 34th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, sous la direction de Markus Zanker, Li Chen, Panagiotis Symeonidis et Yong Zheng. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3329387.
Texte intégralZheng, Yong, Li Chen, Markus Zanker et Panagiotis Symeonidis. « Session details : Theme : System software and security : RS - Recommender systems : Theory and applications track ». Dans SAC '21 : The 36th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3462430.
Texte intégralZanker, Markus, Panagiotis Symeonidis et Yong Zheng. « Session details : Theme : System software and security : RS - Recommender systems : Theory and applications track ». Dans SAC '20 : The 35th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3389669.
Texte intégral« Session details : System software and security : RS - recommender systems : theory, user interactions and applications track ». Dans the 33rd Annual ACM Symposium, sous la direction de Yong Zheng, Li Chen et Markus Zanker. New York, New York, USA : ACM Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3167132.3258667.
Texte intégral« Session details : System software and security : RS - recommender systems : theory, user interactions and applications track ». Dans SAC 2018 : Symposium on Applied Computing, sous la direction de Yong Zheng, Li Chen et Markus Zanker. New York, NY, USA : ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3258667.
Texte intégralSilva, Thiago, Adriano Pereira et Leonardo Rocha. « iRec : Um framework para modelos interativos em Sistemas de Recomendação ». Dans Concurso de Teses e Dissertações. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/ctd.2023.229296.
Texte intégral